/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Библиотека
mlx
Опубликована
4 окт 2026

MuchKnow-Swahili-8B

Генерация текстаТекст → текст

MuchKnow-Swahili-8B — дообученная модель Llama для диалогов и генерации текста на танзанийском суахили и английском языках.

259скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MuchKnow-Swahili-8B — двуязычная языковая модель, разработанная для MuchKnow и принадлежащая BuruOps. Это дообученная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском и танзанийском суахили, включая стандартный, литературный и городской разговорный регистры, а также для общения с переключением между языками.

Модель подходит для ответов на вопросы, подготовки текстов и многошаговых рассуждений; унаследованные от базовой модели возможности включают решение математических и логических задач и помощь с программированием. Заявлена длина контекста 131 072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — MLX. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на суахили и английском
  • подготовка официальных текстов на стандартном суахили
  • создание литературных текстов и речей на суахили
  • неформальные диалоги на городском суахили и Sheng
  • ответы с переключением между суахили и английским
  • решение математических и логических задач

Ограничения

Качество и уместность ответов на разных регистрах суахили могут различаться; заявленные возможности рассуждения унаследованы от базовой модели и не гарантируют точность ответов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MuchKnow-Swahili-8B 🇹🇿🇬🇧

MuchKnow-Swahili-8B is a high-performance bilingual (Tanzanian Kiswahili 🇹🇿 + English 🇬🇧) Large Language Model fine-tuned on top of deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.

Developed for MuchKnow (muchknow.com) and copyrighted to BuruOps (buruops.com), this model understands and generates authentic East African Kiswahili across three distinct linguistic registers alongside fluent English.


🌟 Key Features

  1. Triple Kiswahili Register Alignment (Sajili Tatu za Kiswahili):
    • Kiswahili Sanifu (Standard Swahili): Formal communication, official correspondence, and educational contexts based on BAKITA standards.
    • Kiswahili Fasaha (Refined / Literary Swahili): Sophisticated, grammatically rich, and expressive Swahili suitable for literature, speeches, and deep technical discourse.
    • Kiswahili cha Mtaani (Street Swahili / Sheng): Authentic urban street vernacular used across Tanzanian cities (Dar es Salaam, Arusha, Mwanza, Dodoma) for natural conversational engagement.
  2. Native English & Kiswahili Code-Switching:
    • Seamlessly comprehends queries in English, Kiswahili, or mixed bilingual inputs, and responds in the user's preferred language.
  3. Advanced Reasoning:
    • Inherits DeepSeek-R1's strong mathematical, logic, and reasoning capabilities distilled into an efficient 8B parameter model.

🚀 Quickstart Usage

Using mlx_lm (Apple Silicon Mac)

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("Bur3hani/MuchKnow-Swahili-8B")

prompt = """Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
Eleza kwa Kiswahili Sanifu na Kiswahili cha Mtaani jinsi ya kuanzisha biashara ya mtandaoni nchini Tanzania.

### Response:
"""

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=512)
print(response)

📜 Copyright & License

  • Copyright: © 2026 BuruOps (buruops.com) & MuchKnow (muchknow.com). All Rights Reserved.
  • Base Model License: [Apache 2.0 / MIT] derived from DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1c10594

0 моделей